数据挖掘技术在软件工程中的应用

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应用数据挖掘技术分析软件工程数据信息,构建基于数据挖掘的软件工程分析框架,数据采集层利用字节码工具采集软件运行行为数据及软件错误报告,通过清洗、规则化转换预处理软件运行序列、变量信息,存储于数据挖掘数据库中,数据挖掘层调用数据库中的数据信息,通过软件错误预警模块提示预警信息,软件错误诊断模块采用改进的K-means算法聚类软件失败检测用例集,实现软件错误分类,利用基于深度神经网络的软件错误定位方法求解各检测用例子集中各语句的错误嫌疑性,根据错误嫌疑性降序顺序完成软件可疑代码修复。实验结果表明:软件错误聚类准确度高达93%,软件错误诊断误差率低于4%,该方法的软件错误聚类性能、诊断性能突出,数据挖掘结果与实际相吻合。
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